Discrete calcium phosphate nanocrystalline deposition enhances osteoconduction on titanium‐based implant surfaces
Notice bibliographique
Résumé
We sought to assess the ability of nanotopographically complex titanium surfaces to accelerate osteoconduction. For this, 130 miniature bone ingrowth chambers (called "T plants"), fabricated from either commercially pure titanium (cpTi) or titanium alloy (Ti6Al4V or Ti64), with microtopographically complex surfaces were used in the study, of which 50 were further modified by the discrete crystalline deposition (DCD) of calcium phosphate (CAP) nanoparticles that superimposed a nanotopographic complexity on each implant surface. Thus, four experimental groups were generated (cpTi, cpTi-DCD, Ti64, and Ti64-DCD), and the Tplants were implanted bilaterally in the femora of Wistar rats for 9 days. After harvesting, the femora were trimmed, and multiple-mounted samples were embedded in PMMA. The blocks produced were ground and block faces observed by back-scattering electron imaging (BSEI) at different planes through the chambers. Osteoconduction was assessed, as a function of bone-implant contact, on a total of 1087 BSEI micrographs and submitted to rigorous statistical analyses. Our results showed both the important effects of anatomic location on bone ingrowth and the significant increase in osteoconduction (p < 0.001) as a function of the enhanced surface nanotopography obtained by the CAP nanocrystals.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».